分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 在基于回填策略的调度系统中，作业的预估执行时间是不可缺少的参数。传统基于用户预估的执行时间通常准确性较差。结合分类和基于实例的学习方法，综合使用模板相似和数值相似方法，在历史调度数据中获取当前作业的相似作业，并使用其历史信息预测当前作业执行时间。使用调度历史中的用户名、分组名、队列名、应用名、用户请求处理器数、用户请求(预估)执行时间和用户请求内存量等属性进行训练和预测，算法中涉及的参数使用遗传算法确定。数值实验表明，相对于文献[1]，在使用更少参数的前提下，得到了与文献结果中相近的低估率，并获得了更低的平均绝对误差。在HPC2N04和HPC2N05日志数据集上，平均绝对误差分别降低了43%和77%。研究了使用在线预测替换用户估计对作业调度的影响，对结果进行了初步分析，并指出了今后的改进方向。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-07-09 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 高性能计算机体系结构的复杂性对使用者提出了更高要求，而且在工程实际和科学实验中，通常需要使用多种应用软件相互协作才能解决复杂问题。围绕超算资源的易用性和多类软件的集成以及协作需求，开发了超算环境下的科学工作流应用平台，设计了异步并发的流程执行引擎，采取调度算法和调度器、引擎相分离的设计策略，给出了资源调度方案。提出了局部资源池化技术和资源预约算法，并比较分析了五种常用调度算法的性能，给出了算法选择的建议。实际应用表明设计的引擎能够支撑复杂工作流的灵活执行方式，给出的资源调度方案能够满足超算环境下工作流应用的高效执行。
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